![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Классификация - это задача машинного обучения, где алгоритм обучен определять, к какой категории относится новый входной объект |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-06-12 10:57 ![]() Типы ИИ на основе модели классификации: 1. Линейные модели: * Логистическая регрессия: Используется для задач бинарной классификации (два класса). Например, определение спама или не спама в электронном письме. * Линейный дискриминантный анализ (LDA): Используется для задач многоклассовой классификации (более двух классов). Например, классификация изображения как кошки, собаки или птицы. 2. Деревья решений: * Деревья решений: Строят иерархию решений (дерево) на основе обучающих данных. Используются для классификации и регрессии. Например, прогнозирование цены недвижимости на основе ее характеристик. * Случайный лес: Создает множество деревьев решений и усредняет их предсказания. Это повышает точность модели. Например, классификация медицинских изображений. 3. Байесовские модели: * Наивный байесовский классификатор: Использует теорему Байеса для расчета вероятности принадлежности объекта к определенному классу. Например, фильтрация спама в почте. 4. Нейронные сети: * Многослойные персептроны (MLP): Используются для классификации с использованием множества слоев нейронов. Например, распознавание рукописных цифр. * Свёрточные нейронные сети (CNN): Используются для обработки изображений и видео. Например, классификация изображений объектов. * Рекуррентные нейронные сети (RNN): Используются для обработки последовательных данных, таких как текст или речь. Например, машинный перевод. 5. Ансамблевые методы: * Случайный лес: Объединяет несколько деревьев решений. * Градиентный бустинг: Объединяет несколько слабых моделей, чтобы создать одну сильную модель. Выбор модели: * Тип данных: Структурированные или неструктурированные? * Количество классов: Два или более? * Точность и время обучения: Важна ли высокая точность? Важно ли быстрое обучение? * Интерпретируемость: Важна ли простота понимания модели? Дополнительные модели: * K-ближайших соседей: Классифицирует новый объект на основе его близости к k ближайшим образцам из обучающих данных. * Support Vector Machines (SVM): Использует гиперплоскости для разделения классов в многомерном пространстве. Важно: Выбор модели зависит от конкретной задачи и доступных данных. Экспериментируйте с разными моделями, чтобы найти наиболее подходящую. Источник: vk.com Комментарии: |
|